RAG, automatización y memoria
2026-01-11
Cuando ya debemos pasar de la interacción un poco más simple e intentar estabilizar lo que obtenemos desde los LLM’s.
Los LLM’s son probabilísticos, no deterministas.
El mismo prompt → resultados distintos
Sensibles a:
¿Que implica esto?
Aquí ocurre el quiebre conceptual
El prompt:
📌 Analogía potente
Usar solo prompts es como entrenar un modelo “de memoria” cada vez.
Cambio de foco
No buscamos:
Buscamos:
📌 Introduce el concepto
LLM como componente, no como oráculo
Qué problema resuelve
Qué hace RAG
Separa:
El modelo no inventa, recupera
📌 Frase clave
RAG transforma un LLM genérico en un sistema experto contextual.
Recuperada en: https://mindfulmatrix.substack.com/p/build-a-simple-llm-application-with?utm_source=chatgpt.com
Problema:
Automatizar implica
Ejemplo generado dentro del curso
System Instructions
Role: You are a highly intelligent and accurate sentiment analyzer.
Task: Analyze the sentiment of the provided text and categorize it into one of the following classes:
Output Rules
Output Format Constraint
JSON Schema ComplianceSchema:
{
"$schema": "http://json-schema.org/draft-07/schema#",
"type": "object",
"properties": {
"sentiment": {
"type": "string",
"enum": ["Positive", "Neutral", "Negative"]
},
"strength": {
"type": "number",
"minimum": 0,
"maximum": 1,
"description": "Strength score for sentiment in relation to the category"
},
"confidence": {
"type": "number",
"minimum": 0,
"maximum": 1
}
},
"required": ["sentiment", "strength", "confidence"],
"additionalProperties": false
}
Sin automatización, la IA es solo una herramienta; con automatización, es un sistema.
https://mindfulmatrix.substack.com/p/build-a-simple-llm-application-with?utm_source=chatgpt.com
© Sebastián Egaña Santibáñez